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<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="smallsize">
        <h2>Regressione lineare generalizzata</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-4E435A7B-8EC1-4020-9D92-DE88E8E8BBB1-web.png" alt="Diagramma del flusso di lavoro di Regressione lineare generalizzata"></h2>
        <hr/>
    <p>Esegue Regressione lineare generalizzata 
(GLR) per generare previsioni o per modellare una variabile dipendente in base alla sua relazione con un set di variabili esplicative.  Questo strumento pu&ograve; essere usato per adattare modelli continui (gaussiani), binari (logistici) e di conteggio (Poisson).
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="analysisType">
        <div><h2>Tipo di analisi</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Specifica la modalit&agrave; operativa dello strumento. &Egrave; possibile eseguire lo strumento per addestrare un modello solo per valutare le prestazioni o per addestrare un modello ed eseguire previsioni sulle feature. I tipi di previsioni sono i seguenti:
                <ul>
                    <li> <b>Adattare un modello per valutare le prestazioni del modello</b>: un modello sar&agrave; adattato e applicato ai dati di input. Usare questa opzione per valutare la precisione del modello prima di generare previsioni su un nuovo dataset o per comprendere le relazioni e i driver della variabile prevista. Il risultato di questa opzione sar&agrave; un feature service dei dati di adattati e le diagnostiche del modello.
                    </li>
                    <li> <b>Adattare un modello e prevedere i valori</b>: si genereranno previsioni o classificazioni per le feature di input e le feature di previsione. &Egrave; necessario fornire variabili esplicative sia per le feature di previsione sia per le feature da prevedere. Il risultato di questa opzione sar&agrave; un feature service del modello adattato ai dati di input, un feature service dei dati previsti e le diagnostiche del modello.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="fit">
        <div><h2>Adattare un modello per valutare le prestazioni del modello</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Usare questa modalit&agrave; se si desidera adattare un modello e indagare sull'adattamento.
            </p>
            <p>Con questa scelta il modello sar&agrave; addestrato usando un layer di input. Usare questa opzione per valutare la precisione del modello prima di generare previsioni su un nuovo dataset. Questa opzione generer&agrave; diagnostiche del modello e applicher&agrave; il modello ai dati di addestramento.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="fitAndPredict">
        <div><h2>Adattare un modello e prevedere valori</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Usare questa modalit&agrave; se si desidera adattare un modello e applicare il modello al dataset per generare previsioni.
            </p>
            <p>Si genereranno previsioni o classificazioni per le feature. Il risultato di questa opzione sar&agrave; un feature service, le diagnostiche del modello e una tabella opzionale di importanza variabile.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="inputLayer">
        <div><h2>Scegliere un layer da cui generare un modello</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Il layer contenente feature puntuali, lineari, areali o tabulari che contiene le variabili dipendenti ed esplicative.
            </p>
            <p>Oltre a scegliere un layer dalla mappa, &egrave; possibile selezionare  <b>Scegli layer di analisi</b> alla base dell'elenco a discesa per cercare un dataset di condivisione file Big Data o un feature layer. In via facoltativa, &egrave; possibile applicare un filtro al layer di input o applicare una selezione sul layer hosted aggiunto alla mappa. I filtri e le selezioni vengono applicati solo per l'analisi. 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="dependentVariable">
        <div><h2>Scegliere il campo da modellare</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Il campo numerico contenente i valori osservati da modellare e il tipo di valore che si sta modellando. Esistono tre tipi di valori modellabili
                <ul>
                    <li>Continuo: rappresenta valori continui. Il modello usato &egrave; gaussiano e lo strumento esegue una regressione OLS (minimi quadrati).
                    </li>
                    <li>Binario: rappresenta valori di presenza o di assenza. Tali valori devono essere 1 e 0. Il modello usato &egrave; quello della regressione logistica.
                    </li>
                    <li>Conteggio: rappresenta eventi, come ad esempio conteggi di crimini, eventi di malattie o incidenti di traffico. Il modello usato &egrave; quello della regressione Poisson. 
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="featuresToPredict">
        <div><h2>Scegliere un layer per il quale prevedere valori</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Un layer con feature che rappresentano posizioni in cui si devono calcolare le stime. Ogni feature in questo dataset deve contenere valori per tutte le variabili esplicative specificate. La variabile dipendente per queste feature sar&agrave; stimata usando il modello calibrato per il layer di input.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="explanatoryVariables">
        <div><h2>Scegliere i campi esplicativi</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Uno o pi&ugrave; campi che rappresentano variabili esplicative (campi) che contribuiscano a prevedere il valore. Solo i campi numerici saranno visibili.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="explanatoryVariableMatching">
        <div><h2>Scegliere come abbinare i campi esplicativi</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Come saranno abbinate le variabili corrispondenti nel layer di input con le variabili del layer delle previsioni. Solo le variabili usate per la generazione del modello saranno incluse nella tabella. &Egrave; possibile usare solo valori numerici. 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputName">
        <div><h2>Nome del layer dei risultati</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p> Il nome del layer che verr&agrave; creato. Se si scrive su un ArcGIS Data Store, i risultati saranno salvati in  <b>I miei contenuti</b> e aggiunti alla mappa. Se si scrive su una condivisione file Big Data, i risultati saranno memorizzati nella condivisione file Big Data e aggiunti al suo Manifest. Non saranno aggiunti alla mappa. Il nome predefinito &egrave; basato sul nome dello strumento e sul nome del layer di input. Se il layer esiste gi&agrave;, lo strumento non verr&agrave; eseguito.
            </p>
            <p>I risultati restituiti dipenderanno dal tipo di analisi. Se si sta eseguendo l'adattamento per valutare l'adattamento del modello, i risultati conterranno un layer dell'adattamento dei dati di input al modello e informazioni di valutazione sull'adattamento del modello. Se si sta eseguendo l'adattamento e le previsioni, i risultati conterranno un layer dell'adattamento dei dati di input al modello, un layer con i risultati previsti e informazioni di valutazione sull'adattamento del modello.
            </p>
            <p>Quando si scrive su  ArcGIS Data Store (data store relazionale o Spatiotemporal Big Data Store) usando la casella a discesa  <b>Salva risultato in</b>, &egrave; possibile specificare il nome di una cartella in <b>I miei contenuti</b> in cui salvare il risultato.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
